Keras是什么,它与TensorFlow有什么关系?

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随机梯度下降 (SGD) 是梯度下降优化算法的一种变体。与使用整个数据集计算梯度的传统梯度下降不同,SGD一次仅使用单个或几个数据点更新模型的权重,从而导致更快的更新和更快的收敛。

虽然这在梯度估计中引入了更多的噪声,但它允许模型避开局部最小值并更好地探索参数空间,从而可能在复杂模型中产生更好的结果。但是,需要仔细调整学习率和批量大小,以避免超过最佳解决方案。

SGD广泛用于训练深度学习模型,因为它在计算效率和优化性能之间提供了良好的平衡。

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